聚合模型

数据仓库 PALO

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  • 聚合模型
本页目录
  • 使用场景
  • 原理
  • 建表说明
  • 数据插入与存储
  • AGG_STATE

聚合模型

更新时间:2025-08-21

PALO 的聚合模型专为高效处理大规模数据查询中的聚合操作设计。它通过预聚合数据,减少重复计算,提升查询性能。聚合模型只存储聚合后的数据,节省存储空间并加速查询。

使用场景

  • 明细数据进行汇总:用于电商平台的月销售业绩、金融风控的客户交易总额、广告投放的点击量等业务场景中,进行多维度汇总;
  • 不需要查询原始明细数据:如驾驶舱报表、用户交易行为分析等,原始数据存储在数据湖中,仅需存储汇总后的数据。

原理

每一次数据导入会在聚合模型内形成一个版本,在 Compaction 阶段进行版本合并,在查询时会按照主键进行数据聚合:

  1. 数据导入阶段:数据按批次导入,每批次生成一个版本,并对相同聚合键的数据进行初步聚合(如求和、计数);
  2. 后台文件合并阶段(Compaction):多个版本文件会定期合并,减少冗余并优化存储;
  3. 查询阶段:查询时,系统会聚合同一聚合键的数据,确保查询结果准确。

建表说明

使用 AGGREGATE KEY 关键字在建表时指定聚合模型,并指定 Key 列用于聚合 Value 列。

SQL
1CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_agg
2(
3    user_id             LARGEINT    NOT NULL,
4    load_dt             DATE        NOT NULL,
5    city                VARCHAR(20),
6    last_visit_dt       DATETIME    REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00",
7    cost                BIGINT      SUM DEFAULT "0",
8    max_dwell           INT         MAX DEFAULT "0",
9)
10AGGREGATE KEY(user_id, load_dt, city)
11DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;

上例中定义了用户信息和访问行为表,将 user_id、load_date、city 及 age 作为 Key 列进行聚合。数据导入时,Key 列会聚合成一行,Value 列会按照指定的聚合类型进行维度聚合。

在聚合表中支持以下类型的维度聚合:

聚合方式 描述
SUM 求和,多行的 Value 进行累加。
REPLACE 替代,下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
MAX 保留最大值。
MIN 保留最小值。
REPLACE_IF_NOT_NULL 非空值替换。与 REPLACE 的区别在于对 null 值,不做替换。
HLL_UNION HLL 类型的列的聚合方式,通过 HyperLogLog 算法聚合。
BITMAP_UNION BITMAP 类型的列的聚合方式,进行位图的并集聚合。

提示:如果以上的聚合方式无法满足业务需求,可以选择使用 agg_state 类型。

数据插入与存储

在聚合表中,数据基于主键进行聚合操作。数据插入后及完成聚合操作。

表中原有 4 行数据,在插入 2 行数据后,基于 Key 列进行维度列的聚合操作:

SQL
1-- 4 rows raw data
2INSERT INTO example_tbl_agg VALUES
3(101, '2024-11-01', 'BJ', '2024-10-29', 10, 20),
4(102, '2024-10-30', 'BJ', '2024-10-29', 20, 20),
5(101, '2024-10-30', 'BJ', '2024-10-28', 5, 40),
6(101, '2024-10-30', 'SH', '2024-10-29', 10, 20);
7
8-- insert into 2 rows
9INSERT INTO example_tbl_agg VALUES
10(101, '2024-11-01', 'BJ', '2024-10-30', 20, 10),
11(102, '2024-11-01', 'BJ', '2024-10-30', 10, 30);
12
13-- check the rows of table
14SELECT * FROM example_tbl_agg;
15+---------+------------+------+---------------------+------+----------------+
16| user_id | load_date  | city | last_visit_date     | cost | max_dwell_time |
17+---------+------------+------+---------------------+------+----------------+
18| 102     | 2024-10-30 | BJ   | 2024-10-29 00:00:00 |   20 |             20 |
19| 102     | 2024-11-01 | BJ   | 2024-10-30 00:00:00 |   10 |             30 |
20| 101     | 2024-10-30 | BJ   | 2024-10-28 00:00:00 |    5 |             40 |
21| 101     | 2024-10-30 | SH   | 2024-10-29 00:00:00 |   10 |             20 |
22| 101     | 2024-11-01 | BJ   | 2024-10-30 00:00:00 |   30 |             20 |
23+---------+------------+------+---------------------+------+----------------+

AGG_STATE

提示:AGG_STATE 是实验特性,建议在开发与测试环境中使用。

AGG_STATE 不能作为 Key 列使用,建表时需要同时声明聚合函数的签名。不需要指定长度和默认值。实际存储的数据大小与函数实现有关。

SQL
1set enable_agg_state = true;
2CREATE TABLE aggstate(
3    k1   int  NULL,
4    v1   int  SUM,
5    v2   agg_state<group_concat(string)> generic
6)
7AGGREGATE KEY(k1)
8DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 3;

在此示例中,agg_state 用于声明数据类型,sum/group_concat 为聚合函数签名。agg_state 是一种数据类型,类似于 int、array、string。agg_state 只能与 state、merge、union 函数组合器配合使用。它表示聚合函数的中间结果,例如 group_concat 的中间状态,而非最终结果。

agg_state 类型需要使用 state 函数来生成,对于当前的这个表,需要使用 group_concat_state:

SQL
1insert into aggstate values(1, 1, group_concat_state('a'));
2insert into aggstate values(1, 2, group_concat_state('b'));
3insert into aggstate values(1, 3, group_concat_state('c'));
4insert into aggstate values(2, 4, group_concat_state('d'));

在查询时,可以使用 merge 操作合并多个 state,并且返回最终聚合结果。因为 group_concat 对于顺序有要求,所以结果是不稳定的。

SQL
1select group_concat_merge(v2) from aggstate;
2+------------------------+
3| group_concat_merge(v2) |
4+------------------------+
5| d,c,b,a                |
6+------------------------+

如果不想要最终的聚合结果,而希望保留中间结果,可以使用 union 操作:

SQL
1insert into aggstate select 3,sum_union(k2),group_concat_union(k3) from aggstate;

查询结果如下:

SQL
1mysql> select sum_merge(k2) , group_concat_merge(k3)from aggstate;
2+---------------+------------------------+
3| sum_merge(k2) | group_concat_merge(k3) |
4+---------------+------------------------+
5|            20 | c,b,a,d,c,b,a,d        |
6+---------------+------------------------+
7
8mysql> select sum_merge(k2) , group_concat_merge(k3)from aggstate where k1 != 2;
9+---------------+------------------------+
10| sum_merge(k2) | group_concat_merge(k3) |
11+---------------+------------------------+
12|            16 | c,b,a,d,c,b,a          |
13+---------------+------------------------+

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